Интервальная перекодировка (3D Analyst)

Доступно с лицензией Spatial Analyst.

Доступно с лицензией 3D Analyst.

Краткая информация

Разбивает или переклассифицирует диапазон значений входных ячеек на зоны (классы). Доступными методами классификации данных являются равный интервал, равная площадь (квантиль), естественные границы, среднеквадратическое отклонение (среднее значение как центр), среднеквадратическое отклонение (среднее значение как граница), заданный интервал и геометрический интервал.

Использование

  • Для параметра Метод интервальной перекодировки доступны следующие опции. Они генерируют выходные зоны с разными характеристиками.

    • Равная площадь - в выходном растре будет определенное количество зон с одинаковым количеством ячеек в каждой.
    • Равные интервалы - в выходном растре будет определенное количество зон, каждая из которых будет содержать равные диапазоны значений выходного растра.
    • Естественные границы и Геометрический интервал - выходной растр будет иметь определенное число зон, количество ячеек в каждой из которых определяется границами классов.
    • Стандартное отклонение (среднее значение как центр), Стандартное отклонение (среднее значение как граница) и Заданные интервалы - в выходном растре будет количество зон, определяемое значением параметра Размер интервала, а число ячеек в каждой определяется границами классов.

  • В зависимости от выбранного метода интервальной перекодировки необходимо указать значение параметра Число выходных зон или Размер интервала.

    • Параметр Число выходных зон необходим при использовании метода интервальной перекодировки Равная площадь, Равный интервал, Естественные границы или Геометрический интервал.
    • Параметр Размер интервала необходим при использовании методов интервальной перекодировки Заданный интервал, Стандартное отклонение (среднее значение как центр) и Стандартное отклонение (среднее значение как граница).

  • Можно использовать параметр Заменить значение NoData на другое значение в выходных данных, чтобы заменить в выходных данных значения NoData на целое число. Если вам нужно запретить объединение ячеек NoData с какими-либо выходными зонами, укажите целое значение, выходящее за пределы ожидаемого диапазона выходных зон. Например, для выходных зон в диапазоне от 1 до 5 задайте значение меньше 1 или больше 5. Возможные значения - 0, 100 и -99. Чтобы объединить значения NoData с существующей зоной, укажите целочисленное значение для этой зоны. Если этот параметр не задан, входные ячейки NoData останутся NoData и в выходном растре.

Параметры

ПодписьОписаниеТип данных
Входной растр

Входной переклассифицируемый растр.

Raster Layer
Выходной растр

Выходной переклассифицированный растр.

Выходные данные всегда будут целочисленными.

В таблице атрибутов выходного растра будет два новых поля в дополнение к стандартным полям ObjectID, Value и Count. Поле Value содержит значение класса. В полях ZoneMin и ZoneMax записываются, соответственно, минимальное и максимальное значения, используемые для создания класса.

Raster Dataset
Число выходных зон
(Дополнительный)

Число зон, на которые будет переклассифицирован входной растр.

Этот параметр необходим, если значение параметра Метод интервальной перекодировки - Равная площадь, Равный интервал, Естественные границы или Геометрический интервал.

Если значение параметра Метод интервальной перекодировки - Заданный интервал, Стандартное отклонение (среднее значение как центр) или Стандартное отклонение (среднее значение как граница), параметр Число выходных зон будет отключен. Число выходных зон будет определяться значением параметра Размер интервала.

Long
Метод интервальной перекодировки
(Дополнительный)

Определяет способ, с помощью которого входной растр будет классифицирован на зоны.

  • Равные интервалыДиапазон входных значений будет разделен на указанное количество равных выходных зон для определения границ классов. Используется по умолчанию.
  • Равная площадьЧисло входных ячеек будет разделено на указанное количество равных выходных зон для определения разрывов классов. В каждой зоне будет одно и то же число ячеек, что указывает на одинаковую площадь.
  • Естественные границыГраницы классов будут определяться так, чтобы минимизировать различия внутри классов и максимизировать различия между классами. Границы обычно задаются при относительно больших изменениях значений данных.
  • Стандартное отклонение (среднее значение как центр)Границы классов будут располагаться выше и ниже среднего значения с указанным размером интервала, например 2, 1 или 0,5, в стандартных отклонениях, пока не будут достигнуты минимальное и максимальное значения входного растра. Среднее значение не используется в качестве границы, а является центром - между двумя границами классов. Одна граница находится в середине заданного размера интервала выше среднего, а другая — в середине заданного размера интервала ниже среднего. Стандартное отклонение рассчитывается с знаменателем n-1, где n — количество пикселов со значением.
  • Стандартное отклонение (среднее значение как граница)Среднее значение будет использоваться в качестве границы класса. Границы классов будут располагаться выше и ниже среднего значения с указанным размером интервала, например 2, 1 или 0,5, в стандартных отклонениях, пока не будут достигнуты минимальное и максимальное значения входного растра. Стандартное отклонение рассчитывается с знаменателем n-1, где n — количество пикселов со значением.
  • Заданный интервалГраницами классов будет ноль и значения, кратные заданному размеру интервала от нуля. Затем они будут обрезаны до минимального и максимального значений входных данных первого и последнего классов. Для диапазона значений, содержащего ноль, ноль всегда будет являться граничной точкой.
  • Геометрический интервалГраницы классов будут создаваться с интервалами классов на основе геометрического ряда. Это шаблон, в котором текущее значение равно предыдущему, деленному на геометрический коэффициент. Геометрический коэффициент в этом классификаторе может измениться (на обратный к нему), чтобы оптимизировать диапазоны классов. Алгоритм создает такие геометрические интервалы путем минимизации суммы квадратов числа элементов в каждом классе. Это позволяет добиться того, что в каждом классе будет находиться примерно равное количество значений, и величина изменений по интервалам будет постоянной.
String
Начальное значение для выходных данных
(Дополнительный)

Начальное значение, которое будет использоваться для зон (классов) в выходном наборе растровых данных.

Классам будут присвоены целочисленные значения, последовательно увеличивающиеся на 1 от начального значения.

Начальное значение по умолчанию равно 1.

Long
Изменение NoData для выходных данных
(Дополнительный)

Замена NoData на значение в выходных данных.

Если этот параметр не задан, ячейки NoData останутся NoData и в выходном растре.

Long
Размер интервала
(Дополнительный)

Размер интервала между классами.

Этот параметр необходим, если в качестве Метода интервальной перекодировки выбран Заданный интервал, Стандартное отклонение (среднее значение как центр) или Стандартное отклонение (среднее значение как граница).

Если используется Заданный интервал, размер интервала является фактическим диапазоном значений класса, используемым для вычисления границ классов.

При использовании методов Стандартное отклонение (среднее значение как центр) или Стандартное отклонение (среднее значение как граница) размер интервала будет указывать на количество стандартных отклонений, используемых для вычисления границ классов.

Double

arcpy.ddd.Slice(in_raster, out_raster, {number_zones}, {slice_type}, {base_output_zone}, {nodata_to_value}, {class_interval_size})
ИмяОписаниеТип данных
in_raster

Входной переклассифицируемый растр.

Raster Layer
out_raster

Выходной переклассифицированный растр.

Выходные данные всегда будут целочисленными.

В таблице атрибутов выходного растра будет два новых поля в дополнение к стандартным полям ObjectID, Value и Count. Поле Value содержит значение класса. В полях ZoneMin и ZoneMax записываются, соответственно, минимальное и максимальное значения, используемые для создания класса.

Raster Dataset
number_zones
(Дополнительный)

Число зон, на которые будет переклассифицирован входной растр.

Этот параметр необходим, если значение параметра slice_type - EQUAL_AREA, EQUAL_INTERVAL, NATURAL_BREAKS или GEOMETRIC_INTERVAL.

Если значение параметра slice_type - STANDARD_DEVIATION_MEAN_CENTERED, STANDARD_DEVIATION_MEAN_BREAK или DEFINED_INTERVAL, параметр number_zones не поддерживается. Число выходных зон будет определяться значением параметра class_interval_size.

Long
slice_type
(Дополнительный)

Определяет способ, с помощью которого входной растр будет классифицирован на зоны.

  • EQUAL_INTERVALДиапазон входных значений будет разделен на указанное количество равных выходных зон для определения границ классов. Используется по умолчанию.
  • EQUAL_AREAЧисло входных ячеек будет разделено на указанное количество равных выходных зон для определения разрывов классов. В каждой зоне будет одно и то же число ячеек, что указывает на одинаковую площадь.
  • NATURAL_BREAKSГраницы классов будут определяться так, чтобы минимизировать различия внутри классов и максимизировать различия между классами. Границы обычно задаются при относительно больших изменениях значений данных.
  • STANDARD_DEVIATION_MEAN_CENTEREDГраницы классов будут располагаться выше и ниже среднего значения с указанным размером интервала, например 2, 1 или 0,5, в стандартных отклонениях, пока не будут достигнуты минимальное и максимальное значения входного растра. Среднее значение не используется в качестве границы, а является центром - между двумя границами классов. Одна граница находится в середине заданного размера интервала выше среднего, а другая — в середине заданного размера интервала ниже среднего. Стандартное отклонение рассчитывается с знаменателем n-1, где n — количество пикселов со значением.
  • STANDARD_DEVIATION_MEAN_BREAKСреднее значение будет использоваться в качестве границы класса. Границы классов будут располагаться выше и ниже среднего значения с указанным размером интервала, например 2, 1 или 0,5, в стандартных отклонениях, пока не будут достигнуты минимальное и максимальное значения входного растра. Стандартное отклонение рассчитывается с знаменателем n-1, где n — количество пикселов со значением.
  • DEFINED_INTERVALГраницами классов будет ноль и значения, кратные заданному размеру интервала от нуля. Затем они будут обрезаны до минимального и максимального значений входных данных первого и последнего классов. Для диапазона значений, содержащего ноль, ноль всегда будет являться граничной точкой.
  • GEOMETRIC_INTERVALГраницы классов будут создаваться с интервалами классов на основе геометрического ряда. Это шаблон, в котором текущее значение равно предыдущему, деленному на геометрический коэффициент. Геометрический коэффициент в этом классификаторе может измениться (на обратный к нему), чтобы оптимизировать диапазоны классов. Алгоритм создает такие геометрические интервалы путем минимизации суммы квадратов числа элементов в каждом классе. Это позволяет добиться того, что в каждом классе будет находиться примерно равное количество значений, и величина изменений по интервалам будет постоянной.
String
base_output_zone
(Дополнительный)

Начальное значение, которое будет использоваться для зон (классов) в выходном наборе растровых данных.

Классам будут присвоены целочисленные значения, последовательно увеличивающиеся на 1 от начального значения.

Начальное значение по умолчанию равно 1.

Long
nodata_to_value
(Дополнительный)

Замена NoData на значение в выходных данных.

Если этот параметр не задан, ячейки NoData останутся NoData и в выходном растре.

Long
class_interval_size
(Дополнительный)

Размер интервала между классами.

Этот параметр необходим, если для параметра slice_type задано DEFINED_INTERVAL, STANDARD_DEVIATION_MEAN_CENTERED или STANDARD_DEVIATION_MEAN_BREAK.

Если используется DEFINED_INTERVAL, размер интервала является фактическим диапазоном значений класса, используемым для вычисления границ классов.

Если используется STANDARD_DEVIATION_MEAN_CENTERED или STANDARD_DEVIATION_MEAN_BREAK, размер интервала является числом стандартных отклонений, используемым для вычисления границ классов.

Double

Пример кода

Slice, пример 1 (окно Python)

Переклассификация входного растра на пять классов на основе естественных групп, присущих данным.

import arcpy
from arcpy import env
env.workspace = "C:/data"
arcpy.ddd.Slice("elevation", "c:/output/elev_slice.tif", 5, "NATURAL_BREAKS")
Slice, пример 2 (окно Python)

Переклассифицируйте входной растр с заданным интервалом, равным 10.

import arcpy
from arcpy import env
env.workspace = "C:/data"
arcpy.ddd.Slice("elevation", "c:/output/elev_slice_02.tif", "", "DEFINED_INTERVAL", "", "", 10)
Slice, пример 3 (автономный скрипт)

Переклассифицирует входной растр на десять классов на основе естественных групп, присущих данным, и задает начальное значение -5 для выходных классов.

# Name: Slice_3d_Ex_03.py
# Description: Slices the input raster into 10 zones(classes) based on natural groupings inherent in the data
#              Specify the starting value for output classes to be -5.
# Requirements: 3D Analyst Extension

# Import system modules
import arcpy
from arcpy import env

# Set environment settings
env.workspace = "C:/data"

# Set local variables
inRaster = "elevation"
outRaster = "C:/output/elev_slice_03.tif"
numberZones = 10
baseOutputZone = -5

# Execute Slice
arcpy.ddd.Slice(inRaster, outRaster, numberZones, "NATURAL_BREAKS", baseOutputZone)
Slice, пример 4 (автономный скрипт)

Переклассифицирует входной растр на десять классов, занимающих одинаковую площадь. Назначает ячейкам NoData значение -99 в выходных данных.

# Name: Slice_3d_Ex_04.py
# Description: Slices the input raster into 10 zones(classes) based on equal area.
#              Assign NoData cells to have a value of -99 in the output.
# Requirements: 3D Analyst Extension

# Import system modules
import arcpy
from arcpy import env

# Set environment settings
env.workspace = "C:/data"

# Set local variables
inRaster = "elevation"
outRaster = "C:/output/elev_slice_04.tif"
numberZones = 10
baseOutputZone = 5
nodataToValue = -99
classIntervalSize = "" # or None

# Execute Slice
arcpy.ddd.Slice(inRaster, outRaster, numberZones, "EQUAL_AREA", baseOutputZone, nodataToValue, classIntervalSize)

Информация о лицензиях

  • Basic: Обязательно 3D Analyst или Spatial Analyst
  • Standard: Обязательно 3D Analyst или Spatial Analyst
  • Advanced: Обязательно 3D Analyst или Spatial Analyst

Связанные разделы